OpenSearch es un conjunto distribuido de análisis y búsqueda por código abierto que se usa para una serie de casos de uso, como monitoreo de aplicaciones en tiempo real, análisis de registros y búsqueda en sitios web. OpenSearch proporciona un sistema altamente escalable para proporcionar acceso rápido y respuesta a volúmenes grandes de datos con una herramienta de visualización integrada, OpenSearch Dashboards, lo que facilita a los usuarios analizar sus datos. Como Elasticsearch y Apache Solr, OpenSearch cuenta con la tecnología de búsqueda de Apache Lucene. OpenSearch y OpenSearch Dashboards surgieron al principio de Elasticsearch 7.10.2 y Kibana 7.10.2.

P: ¿Por qué se creó OpenSearch?

Los desarrolladores adoptan softwares de código abierto por diversas razones. Una de las más importantes es la libertad para usar los softwares donde y como quieran. El 21 de enero de 2021, Elastic NV anunció que cambiaría su estrategia de licencias de software y no lanzaría nuevas versiones de Elasticsearch y Kibana bajo la licencia permisiva ALv2. En su lugar, Elastic lanzará Elasticsearch y Kibana bajo la licencia de Elastic, con el código fuente disponible mediante Elastic License o Server Side Public License (SSPL). Estas licencias no son de código abierto y no ofrecen las mismas libertades a los usuarios. En consecuencia, tomamos la decisión de crear y mantener una rama de la última versión ALv2 de Elasticsearch y Kibana. La rama se llama OpenSearch y está disponible mediante ALv2.

P: ¿Con qué licencia se va a lanzar OpenSearch?

Todo el software del proyecto OpenSearch se lanza con la licencia Apache versión 2.0 (ALv2). ALv2 garantiza derechos de uso permisivos y bien comprendidos que concuerden con las libertades que se espera de un software de código abierto: libertades como usabilidad, modificación, extensión, monetización y reventa del código abierto cuando y como quieran. Para OpenSearch, creemos que esta licencia permitirá la adopción en masa y contribuciones que beneficien a todos los miembros de la comunidad. También hemos publicado directrices de uso permisivo para la marca registrada OpenSearch, para que pueda usar el nombre para promocionar sus ofertas.

P: ¿Elasticsearch y Kibana son de código abierto?

Elastic anunció que ya no publicará nuevas versiones de Elasticsearch y Kibana bajo ALv2 y, en su lugar, publicará nuevas versiones bajo el propietario Elastic License con código fuente disponible mediante Elastic License de SSPL. Este cambio significa que las versiones de Elasticsearch y Kibana posteriores a 7.10.2 no son software de código abierto.

P: ¿Por qué debería usar OpenSearch?

OpenSearch permite capturar, proteger, buscar, agregar, ver y analizar datos de forma fácil. Estas capacidades son populares por casos de uso, como la búsqueda de aplicaciones, análisis de registro y más. Con OpenSearch se puede beneficiar de tener un producto de código abierto que puede usar, modificar, ampliar, monetizar y revender de la forma que quiera. Al mismo tiempo, continuamos brindándole un conjunto seguro de análisis y búsqueda de alta calidad con un plan de desarrollo enriquecido de funcionalidad innovadora y nueva.

P: ¿OpenSearch está disponible en Amazon OpenSearch Service (sucesor de Amazon Elasticsearch Service)?

Sí, Amazon OpenSearch Service ofrece las últimas versiones de OpenSearch.

P: ¿Cómo se comparan las 19 versiones de Elasticsearch que se ofrecen en nuestro servicio con lo que se ofrece en Elastic Cloud de Elastic?

El servicio administrado de Elastic solo permite a los clientes implementar tres versiones de Elasticsearch en cualquier momento (la última versión, la versión menor anterior y la última de la versión mayor anterior). Este enfoque contrasta con el nuestro para Amazon OpenSearch Service. Nuestros clientes tienen la libertad de seguir usando la versión de Elasticsearch que hayan implementado y certificado para sus cargas de trabajo. Solo tienen que actualizar versiones cuando satisfagan sus necesidades, no las de los proveedores. De hecho, a diferencia de Elastic Cloud, hacemos backports de parches de seguridad y errores en todas las versiones afectadas que se ejecuten en el servicio y no es necesario que actualice para hacer reparaciones de seguridad o errores.

P: ¿AWS siempre está equipado para mantener y mejorar un proyecto como OpenSearch?

Cuando AWS decide ofrecer un servicio basado en un proyecto de código abierto, nos aseguramos de estar equipados y preparados para mantenerlo por nuestra cuenta en caso de ser necesario. Tenemos años de experiencia trabajando con códigos base de Elasticsearch y Kibana y hemos hecho contribuciones ascendentes de código para Elasticsearch y Apache Lucene (la biblioteca de búsqueda principal en la que se creó Elasticsearch). Hemos agregado diversas características de código abierto, como seguridad, alertas, detección de anomalías, administración de estados de índice y rastreo de análisis que se usan e implementan ampliamente en la producción de nuestra comunidad y clientes. Estamos bien equipados para mantener y mejorar el proyecto por nuestra cuenta. Además, el código base respaldado por la comunidad ayudará a acelerar más innovaciones y permitirá que todos mejoren su estabilidad, escalabilidad, resiliencia y rendimiento de forma rápida. Muchas organizaciones como SAP, CapitalOne, RedHat, Logz.io, Aiven.io, Bonsai, Logit.io, Search Guard y BAInsight ya han respaldado a OpenSearch públicamente.

P: ¿Cuáles son algunas características que OpenSearch ya proporciona y que antes no estaban disponibles en código abierto de Elasticsearch?

Característica Beneficio
Seguridad avanzada Ofrece cifrado, autenticación, autorización y características de auditoría. Incluye integraciones con Active Directory, LDAP, SAML, Kerberos, tokens web de JSON y más. OpenSearch también proporciona un control de acceso detallado basado en roles para índices, documentos y campos.
Sintaxis de consultas de SQL Proporciona la sintaxis de consultas de SQL familiar. Use agregaciones, agrupaciones y cláusulas Where para investigar sus datos. Lea datos como documentos JSON o tablas CSV para que tenga flexibilidad de usar el formato que se ajuste mejor a sus necesidades.
Informes Programe, exporte y comparta informes de paneles, búsquedas guardadas, alertas y visualizaciones. 
Detección de anomalías Aproveche la detección de anomalías de Machine Learning basada en el algoritmo Random Cut Forest (RCF) para detectar de forma automática anomalías mientras se capturan los datos. Combine con Alertas para monitorear datos casi en tiempo real y envíe notificaciones de alerta de forma automática. 
Administración de índices Defina políticas personalizadas para automatizar tareas de administración de índice de rutina, como reiniciar y eliminar, y aplicarlas a los diseños de indicadores e índices.
Analizador de rendimiento y marco RCA Consulte varias métricas de rendimiento de clúster y agregaciones. Use PerfTop, la interfaz de línea de comandos (CLI) para mostrar y analizar rápidamente esas métricas. Use el marco de análisis de causas de raíz (RCA) para investigar cuestiones de rendimiento y fiabilidad en clústeres.
Búsqueda asincrónica Ejecute consultas complejas sin preocuparse por el tiempo de espera de la consulta; con la búsqueda asíncrona, las consultas se ejecutan en segundo plano. Rastree el progreso de las consultas y obtenga resultados parciales en cuanto estén disponibles.
Análisis de rastreos Capture y visualice datos de OpenTelemetry para aplicaciones distribuidas. Visualice el flujo de eventos entre estas aplicaciones para identificar problemas de rendimiento.
Alertas Monitoree datos y envíe notificaciones de alerta de forma automática a inversores. Con una interfaz intuitiva y una API potente, configure, administre y monitoree alertas de forma fácil. Diseñe condiciones de alerta altamente específicas con las capacidades completas de lenguaje de consulta y scripting de OpenSearch.
Búsqueda k-NN Con Machine Learning, ejecute el algoritmo de búsqueda del vecino más próximo en miles de millones de documentos a través de cientos de dimensiones con la misma facilidad que ejecutar cualquier consulta normal en OpenSearch. Use agregaciones y filtre cláusulas para perfeccionar operaciones de búsqueda de similitudes. La búsqueda de similitudes de k-NN potencia los casos de uso, como recomendaciones de producto, detección de fraude, búsqueda de video e imagen, búsqueda de documentos relacionados y más.
Lenguaje de procesamiento canalizado El lenguaje de procesamiento canalizado proporciona una sintaxis de consultas familiar con un conjunto integral de comandos delimitado por canalizaciones (|) para consultar datos.
Blocs de notas de paneles Combine paneles, visualizaciones, texto y más para brindar contexto y explicaciones detalladas al analizar datos.